1. 大數據在供應鏈中的應用
大數據在供應鏈中的應用
大數據在供應鏈中的應用，大數據這個詞現在我們經常會聽到，而且我們只知道生活已經離不開大數據，卻不知道它具體在哪些方面發揮著作用，下面看看大數據在供應鏈中的應用。
1、有關大數據
1.1分析大數據
在這個信息公開的社會里，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代里，如何快速精確的獲得有用信息成為了我們迫在眉睫的問題。
1.2大數據分析在供應鏈管理中的作用
數據的分類有著很重要的作用，大數據的種類也對他的表現形式有著至關重要的影響，比如說收集這個信息的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據，它包含了企業在運行過程中的各方面的數據，這也是我們去了解一個企業的重要數據。
還有一些數據是有關社會數據和客戶數據，通過這些數據我們可以了解到一個新的項目所涉及的參與的人數，達到的效果，從而是企業達到更加高效合理的發展。
1.3大數據分析的特色
和傳統數據分析不同的是，大數據分析可以更加具體的去描述。因為時間在流逝而大數據分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性，因為所有的信息都是人們記載得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大數據，所以大數據分析和人們不可或分。因為大數據分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜索詞或者喜好自動為我們推送我們可能感興趣的資料。
2、大數據分析與供應鏈之間的關系
2.1供應鏈管理的作用
在有大數據分析的前提下，供應鏈才能找到合適的原料供應商。供應鏈就像一條食物鏈，都處在他們各自應該有的分支上。所製造的產物要在合適的渠道下一層層的在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理這個時候起到了作用，它的作用是通過合適的方法讓客戶的花費最小而得到的效益最高，從而實現共贏。
2.2二者的有效應用
供應鏈與大數據分析從頭到尾都有著密不可分的聯系。中國在社會主義市場經濟改革的道路上越走越遠，所以企業供應鏈管理工作也在提高。我們也更加重視企業供應鏈管理方面的有效利用，這就不可避免地與大數據分析聯系起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一步都有著不可缺少的作用。想要好的質量和效率，就一定要重視大數據的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作巧妙結合。
大數據分析也可以給我們提供一個廣闊的視野，去觀察各個環節是怎樣利用我們所提取的信息，這樣會更加方便我們了解通過大數據分析所得到的效益。通過大數據分析對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤的最大化，需要我們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息來提高工作的效率和質量。
2.3大數據分析與供應鏈的決策關系
大數據分析的應用可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯系起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析發現，進而彌補不足。供應鏈也具有風險性，所以大數據分析的結果能為供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策、利用大數據分析，化無用為有用。大數據分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是這並不是所有的公司都能駕馭的了的，許多公司還不能滿足其要求。
2.4大數據分析與供應鏈
大數據分析在供應鏈管理中的應用模式。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品以特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商達到一體化水準，供應商進行談判。從加工生產來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接著工廠選址，最後是人力資源。
從物流配送來看的話，則是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然後例行路線的安排，接著是指定完美的運輸路線，最後配置運輸車輛。從銷售服務來看，首先基於地域的市場開發，其次分析店內的消費行為，接著對客戶群進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大數據分析，從而獲得較大的收益。
3、問題與現狀
3.1大數據分析的現狀
日常生活中我們都會獲得大量的信息，而這些信息如果不加以歸納整理，一定是一堆沒有用的信息，我們不能精確的從裡面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，信息不經過分析，就只是沒用的數據。所以在企業里決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大數據中得到很多有用的消息，從而將商業信息變成商業智能。
3.2大數據分析的問題
從各類新型軟體的興起中我們不難發現，如今的大數據分析的應用的作用並沒有被完全利用，比如抖音的興起，抖音帶給我們許多歡樂，我們也可以從這個軟體上獲得許多消息，但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的信息是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能了解一件事情的真相，而且還有可能被誤導。所以供應鏈管理遇到了這方面的困難，解決大數據分析片面化與碎片化至關重要。
3.3大數據與市場
大數據分析可以看出是以人民大眾作為目標的。在市場中漸漸的將大數據的分析結果作為核心開始轉型，去面對人民群眾的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析他們所需要的東西，然後去供給。通過這些潛在的客戶來提升公司的效益。
為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為。大數據分析還能為市場找到某一物品的平均價格，可以按照地區細分，這樣一來，更加方便進行價格調整。
人們經常說，顧客就是上帝，所以滿足顧客的需求非常重要，好的供應鏈管理對流程和運營有著較高的要求，所以這也需要好的大數據分析為我們提供基礎。從大數據分析的預測也可以為企業提供好的基礎。
4、總結
我們生活在大數據年代裡，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴著大數據分析為他們帶來的好處，大數據分析對市場預測的准確度也為企業帶來了便利，幫助公司制定好的計劃企業的管理人員要了解供應鏈與大數據分析之間的關系，不斷改進大數據分析的模式。同時他們也在努力的去了解大數據分析，期待著能從大數據分析中再得到更多的效益。我們的生活也因為大數據分析有了天翻地覆的.改變。
一、大數據的定義
那什麼是大數據呢？麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。顯然麥肯錫將大數據定義的重點放在了「大」上。誠然，人們最初接觸大數據的時候，震撼於大數據爆發性增長所帶來的的巨大體量，最強烈直觀的感受就是「大」。但隨著時間的推移，人們開始分析，挖掘數據，去探索數據背後隱藏的價值，自此數據金礦展露出礦山一角，開始在時代洪流中大放金光，大批淘金者蜂擁而上，更是助推了大數據的蓬勃發展，最終促成了大數據生態系統的形成。
筆者大膽的對時代背景下的「大數據"做出如下定義：以海量數據為基礎，以數據的整理、分析、挖掘為過程，並最終以實現數據價值為結果的一整套理論和實踐就是大數據。
筆者認為大數據的內在生命力是數據的持續性爆發增長，而外在特徵用數據人普遍認同的5V加以描述：
Volume：數據體量巨大。就是大。
Variety：數據類型繁多。繁雜紛復的屬性和行為數據以結構化或者非結構化的形式存儲在形式各異的存儲器上。
Value：價值密度低。數據萬千，可提取的價值往往只佔萬一。更因此，科學的數據挖掘和高精度演算法才顯得如此重要。
Velocity：處理速度塊。數據體量巨大，且增長迅猛，不快實在不行。
Veracity：真實性。真實的數據帶來真實的價值，弄虛作假切不可取。去偽存真也是一種真實，需要每個數據人的努力。
二、大數據的應用
大數據正在滲透到我們生活的方方面面，在生產、經營活動、流通、生物醫學、城市管理、安全防護、金融、營銷等各個領域大放異彩。
1.智能推薦系統作為大數據在互聯網領域的最廣泛普遍的應用，通過分析用戶的歷史行為習慣，來了解用戶的喜好，從而為用戶推薦感興趣的信息，滿足用戶的個性化推薦需求。從各大電商平台，到門戶網站，再到近年大火的短視頻平台，無不能發現它的蹤影，給人們真正帶來了千人千面的個性化優質體驗。
2.大數據在生物醫學領域的應用，通過統計分析大量網民搜索的流行病信息，結合氣溫變化，環境指數，人口流動等因素，創建一個個預測模型，預測未來疾病的活躍指數，提供疫病預防建議，來實現以防代治。
3.大數據在物流領域的應用，利用集成智能化技術，在大量數據訓練下，使得物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、判斷的能力自行解決物流中的某些問題，包括但不限於存貨盤點、揀貨、包裝、單據管理、運輸、物流追蹤、派送時間預測等等問題，強力助力完善物流體系的智能化進程。
再比如利用大數據打造智慧城市，在安防方面，構建7*24小時不間斷的治安監控，在金融領域用於分析市場情緒，評估信貸風險等等。隨著大數據的應用越來越廣泛，我們在日常生活中，會越來越受益大數據帶來的價值。
大數據是什麼意思
大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。
而大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等，它們合起來被稱為4V。
大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果，同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃，現在醫療行業也在做大數據的分析。
現在社會發展速度非常快，科技也很發達，信息的流通和人們之間的交流也非常密切，而大數據就是這個時代高科技的產物。
對於大部分行業而言，怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵，但同時，大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社
2. 供應鏈大數據可以幫助企業實現哪些智能化應用
供應鏈大數據可以幫助企業實現以下智能化應用：
1. 預測需求：利用歷史銷售數據、市場趨勢等信息進行分析和預測，幫助企業更准確地預測產品需求量，從而優化物流和庫存管理。
2. 優化物流路線：通過對供應鏈中各種物流信息的收集和分析，可以建立物流網路模型，提高整個供應鏈的效率和響應速度。
3. 質量控制：通過監控供應鏈中的關鍵環節，如原材料采購、生產過程、質檢等，及時發現問題並進行糾正，以保證產品質量。
4. 成本優化：通過分析供應鏈中的成本結構和資並纖握源配置，尋找成本節省的機會，並進行優化。
5. 供絕慶應商選擇和管理：通過對供應商的評價和監控，幫助企業選擇合適的供應商並進行管理，降低風險和成本。
6. 可追溯性：通過對豎歲供應鏈中各個環節的數據進行記錄和追蹤，幫助企業保證產品的可追溯性和安全性。